Matlab 为什么可以'；从原始图像给分割区域上色

我有以下代码：

close all;
star = imread('/Users/name/Desktop/folder/pics/OnTheBeach.png');

blrtype = fspecial('average',[3 3]);
blurred = imfilter(star, blrtype);

[rows,cols,planes] = size(star);
R = star(:,:,1); G = star(:,:,2); B = star(:,:,3);
starS = zeros(rows,cols);
ind = find(R > 190 & R < 240 & G > 100 & G < 170 & B > 20 & B < 160);
starS(ind) = 1;

K = imfill(starS,'holes');

stats = regionprops(logical(K), 'Area', 'Solidity');
ind = ([stats.Area] > 250 & [stats.Solidity] > 0.1);
L = bwlabel(K);
result = ismember(L,find(ind));

这给了我一个错误：索引超过了矩阵维数

Project4中的错误（第28行） 红色（星星）=星星（：，：，255）

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我目前的方法有什么问题？

您的代码有点让人困惑。。。我不明白您要使用的掩码是

starS

还是

result

，因为两者看起来都像2d索引器。在第二个代码段中，您使用了

starS

，但您在问题中发布的掩码是

result

无论如何，不管你想要的面具是什么，你所要做的就是使用它。下面是一个基于您的代码的小示例：

out = imoverlay(star,result,[1 0 0]);
imshow(out);

以下是输出：

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如果Tommaso建议的iOverlay的不透明遮罩不是您想要的，您可以修改输入的RGB值，在选定像素上投射色调，而不会使其饱和。它只是稍微有点复杂

I = find(result);

提供2D图像中像素的索引。但是，

star

是3D的。这些索引将指向相同的像素，但仅指向第一个2D切片。也就是说，如果

I

指向像素

（x，y）

，则它等价地指向像素

（x，y，1）

。这是像素的红色分量。要索引绿色和蓝色组件

（x，y，2）

和

（x，y，2）

，您需要通过

numel（结果）

和

2*numel（结果）

增加

I

。也就是说，

star（I）

访问选定像素的红色分量，

star（I+numel（结果））

访问绿色分量，

star（I+2*numel（结果））

访问蓝色分量

既然我们可以访问这些值，如何修改它们的颜色

这就是iOverlay所做的：

I = find(result);
out = star;
out(I) = 255; % red channel
I = I + numel(result);
out(I) = 0; % green channel
I = I + numel(result);
out(I) = 0; % blue channel

相反，可以按比例增加红色的亮度，并减少绿色和蓝色。这将改变色调，增加饱和度，并保持恒星内部强度的变化。我建议使用gamma函数，因为它不会产生强饱和伪影：

I = find(result);
out = double(star)/255;
out(I) = out(I).^0.5; % red channel
I = I + numel(result);
out(I) = out(I).^1.5; % green channel
I = I + numel(result);
out(I) = out(I).^1.5; % blue channel
imshow(out)

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通过增加

1.5

和减少

0.5

可以增强效果。

您也可以提供原始图像吗@TommasoBelluzzo

starS

是一个2D矩阵。你为什么要访问星（：，：，255）？我想把遮罩“星”转换成一个3D矩阵，这样我就可以把它放在原始图像上（它们的大小应该是一样的）。同时将其红色通道设置为最大值。我不知道该怎么做@Crisluengo你可能想把它转换成3D矩阵，但第三维度的大小应该是3<代码>星星（：，：，1）将是红色通道<代码>星星（：，：，255）第255频道会不会…：）值得注意的是，较新的labeloverlay函数支持控制覆盖的透明度：

I = find(result);
out = double(star)/255;
out(I) = out(I).^0.5; % red channel
I = I + numel(result);
out(I) = out(I).^1.5; % green channel
I = I + numel(result);
out(I) = out(I).^1.5; % blue channel
imshow(out)